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于2015年9月对天津市张自忠隧道不同地点(隧道内和隧道外)进行PM2.5采集,分析其中17种无机元素,并应用PCA受体模型对元素来源进行解析.结果表明,隧道内外PM2.5的日均浓度分别为(94.79±62.78)μg·m-3和(83.92±61.60)μg·m-3,受机动车污染影响较大,且工作日高于非工作日,高峰时段隧道内PM2.5浓度与机动车流量呈现一定相关性.隧道内,Si、Fe、Al、Ca和Mg浓度偏高,质量分数占分析元素的98.48%,受机动车影响较小,而Fe及微量重金属(Zn、Cu、Pb等)与机动车污染相关.通过Wilcoxon Signed-Rank检验,Ba、Cu、Zn、Mo、Sn和Sb于隧道内外存在显著性差异.富集因子(EF)结果显示,在隧道内外,Co、Mn、Cr、Ca、Mg、Ba、Fe、Mo和V的EF5,主要来自地壳源,Cu、Zn、Pb、Sn、Sb和Cd的EF5,受人为源影响较大.因子分析结果显示,隧道内主要污染源为磨损排放和燃油燃烧的混合源、土壤扬尘源和柴油车燃烧,其中将机动车污染源继续进行因子分析,污染源主要包括轮胎磨损和尾气排放、刹车磨损和尾气排放及柴油车排放. 相似文献
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深圳市机动车PM_(2.5)排放因子隧道测试研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为深入了解深圳市机动车排放PM2.5化学特性,选取深圳具有代表性的城市隧道进行机动车排放因子测试。通过连续8 d的监测,获得隧道内PM2.5质量、EC、OC的浓度、交通参数、气象参数等实测数据。利用单程隧道活塞效应计算出隧道内机动车排放PM2.5质量、EC、OC的平均排放因子,分别为64.0,9.68,20.2 mg(/km.辆)。隧道内OC/EC的值在0.32~0.74之间,平均为0.52,表明深圳市机动车对PM2.5的排放,柴油车起主要作用。对塘朗山隧道与国内外其他隧道实验的测定结果进行比较,结果显示PM2.5质量的平均排放因子高低与机动车组中重型车所占比例大小规律一致,说明机动车组中重型车比例是城市控制机动车PM2.5排放的主要因素。利用线性回归分别计算重型车、轻型车对PM2.5质量、EC、OC的排放因子,经分析重型车为深圳市机动车尾气排放控制的重点,尤其是重型柴油车。 相似文献
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分析了国内外机动车污染防治现状,重点探讨了大、中城市机动车进行总量控制和削减机动车排放总量面临的问题,并从调节机动车存量、增量、流量的角度,对城市机动车污染治理提出对策和建议。 相似文献
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城市机动车排放因子隧道试验研究 总被引:16,自引:7,他引:16
选取典型城市隧道进行机动车排放因子测试,应用隧道试验原理,通过连续48h的现场采样监测,获得了隧道内机动车排放污染物NOx.CO、SO2、PM10、VOC和HC浓度、交通参数(车型、车速、交通流量)和气象参数(如风速、风量、温度、湿度)等实测数据.通过质量平衡计算出隧道内机动车NOx.CO、SO2、PM10和HC的平均排放因子分别为1.379、15.404、0.142、0.637、1.857g·(km·辆)-1.并在此基础上应用多元回归方法计算出8大类机动车各种排放污染物的单车排放因子.结果反映目前中国城市机动车污染物排放水平及各污染物排放特征. 相似文献
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宁波市区道路机动车综合排放因子 总被引:1,自引:1,他引:0
机动车综合排放因子是计算城市机动车污染物排放总量和排放分担率的基础,是降低城市机动车排放的重要依据,是控制城市道路交通污染的源头.根据宁波市区道路机动车运行工况的研究成果,利用加速模拟工况(ASM)排放测试系统,检测主要污染物HC,CO和NOx的排放浓度;依据试验车变速器和主减速器的结构参数,以及试验车在宁波市区道路运行时的档位分布计算排污值,并依据机动车的年代和车型分布对该值进行修正,计算宁波市区道路机动车综合排放因子.结果表明,宁波市区道路机动车主要污染物HC,CO和NOx的综合排放因子分别为5.89,21.22和18.91 g/(km·辆). 相似文献
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基于实时交通信息的道路机动车动态排放清单模拟研究 总被引:8,自引:7,他引:1
以上海市为例开展了实际道路车流分布、行驶工况和车辆技术的实地调查,建立了道路车流、VSP分布和车辆技术数据库.在此基础上,基于实时的车流、车速等交通信息,构建了动态化的道路机动车污染物排放清单模拟方法,并开展了城区典型道路的机动车小时排放模拟案例研究.调查结果表明,上海市城区道路车流以轻型客车和出租车为主,分别占各时段车流总量的48%~72%和15%~43%;VSP分布与平均车速存在较好的规律,各车型VSP峰值随平均车速的上升向高负荷去移动,且峰值逐渐降低;当前上海市车辆以国2和国3车型为主,经过年检站调查结果的校正,国2和国3车型分别占各车型的11%~70%和17%~51%.模拟案例结果显示,道路机动车CO、VOC、NOx和PM日排放峰谷比可达3.7、4.6、9.6和19.8左右,CO和VOC排放主要来自轻型客车和出租车,与车流变化的相关性较好,而NOx和PM排放主要来自重型客车和公交车,且主要集中在早晚高峰时段.采用建立的动态排放模拟方法可实时反映实际道路的机动车排放变化,获取高排放路段和时段,为交通环境管理提供重要的技术手段和决策依据. 相似文献
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京津冀国家干线公路污染空间特征分析 总被引:2,自引:0,他引:2
以国家干线公路交通量信息和单车排放因子为基础,基于GIS的路网线性参考系统,采用动态分段技术和核密度分析方法,从路段、污染物和车型这3个层次对2014年京津冀国家干线公路交通污染排放强度的空间差异进行分析.结果表明,车流量、车型构成和路网布局是引起排放强度空间分布差异的主要因素,排放强度高的路段集中在路网密度大且公路使用率高的京津地区,中小客车和特大货车对污染物排放强度影响显著.因使用燃料和车型的不同,NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)排放强度分布大体一致,HC、CO空间分布更为相似.此外,经济发展水平、产业结构特征也是重要影响因素.北京除特大货车和集装箱以外的其他车型排放强度均很高,天津货车和客车排放强度均较高,河北货车排放强度高于客车. 相似文献
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杭州市道路空气中挥发性有机物及其大气化学反应活性研究 总被引:5,自引:2,他引:5
研究了夏季杭州市主要类型道路(隧道、快速道路、主干道和支路)空气中挥发性有机物的污染特征,以及2010年11月—2011年7月间快速道路空气中VOC的季节变化规律.分析结果表明,杭州市道路空气中VOC浓度显著大于风景区内VOC浓度,隧道浓度最高(828.4μg·m-3),其它道路空气中VOC浓度随着车流量减少而降低.源解析结果发现道路空气中VOC的主要贡献者为机动车排放,但同时也受到溶剂挥发、煤或生物质燃烧的影响,风景区内VOC则受煤或生物质燃料燃烧的影响更大.快速道路空气中VOC浓度和反应活性由机动车排放、植物排放和气象条件共同决定,呈现夏〉秋〉冬〉春的季节变化特征.机动车排放的烯烃和芳香烃是道路空气中主导的活性VOC物种,说明机动车排放是杭州市大气反应活性的最大贡献者.此外,在夏、秋季节,植被排放的异戊二烯显著的增强了道路空气中VOC的反应活性. 相似文献
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我国城市地区机动车污染现状与趋势 总被引:80,自引:16,他引:80
北京、广州和上海近10多年机动车保有量年均增长速率分别为16. 4 % ,16. 5 %和13.4 %,这些城市大约80 %的CO和40 %的NOx来 自于机动车排放。其结果是导致城区大气环境近10 a来NOx浓度逐年上升,己成为广州和北京等少数特大城市的首要污染物;街道大气环境 中NOx和CO日均浓度远远超过国家大气环境质量二级标准,其污染程度比城区整体环境更为严重;己存在严重的光化学烟雾污染,预测表明 城区未来大气环境中q浓度的高低取决于机动车的排放量。因此,我国城市地区大气污染正由煤烟型污染向机动车尾气污染转化。 相似文献
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鄂州市大气VOCs污染特征及来源解析 总被引:5,自引:4,他引:1
2018年3月~2019年2月,在鄂州市主城区采用在线气相色谱仪对102种大气挥发性有机物(VOCs)定量检测,对比分析了VOCs组成、季节变化特征和日变化规律,并利用最大增量反应活性(MIR)估算了VOCs的臭氧生成潜势(OFP).结果表明,鄂州大气VOCs年均体积分数为(30.78±15.89)×10~(-9),总体表现为冬季高夏季低,具体表现为烷烃含氧化合物卤代烃烯烃芳香烃炔烃.日变化规律表现为夜晚体积分数高于白天,且总体上呈"双峰"分布,芳香烃、卤代烃和OVOCs在00:00至02:00出现"第三峰".对VOCs臭氧生成潜势(OFP)贡献较大的是芳香烃和烯烃,贡献率分别为35.45%和29.5%,其中对OFP贡献率最高的物种为乙烯,达到24.217%.分析VOCs特征物种,发现机动车尾气和溶剂使用是鄂州VOCs的主要来源,其中机动车排放是最主要来源,控制鄂州机动车排放有助于削减大气VOCs活性较大的组分,从而减少臭氧的生成. 相似文献